論文の概要: Core-periphery Models for Hypergraphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00783v1
- Date: Wed, 1 Jun 2022 22:11:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-04 04:20:04.625733
- Title: Core-periphery Models for Hypergraphs
- Title（参考訳）: ハイパーグラフのコア周辺モデル
- Authors: Marios Papachristou, Jon Kleinberg
- Abstract要約: コア周辺構造に対するランダムなハイパーグラフモデルを提案する。
我々は,実際に線形wrtを持つ大規模ハイパーグラフにスケール可能な,新しい統計的推論アルゴリズムを開発した。
我々の推論アルゴリズムはハイパーグラフ内のノードの評判(ランク)に対応する埋め込みを学習することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a random hypergraph model for core-periphery structure. By
leveraging our model's sufficient statistics, we develop a novel statistical
inference algorithm that is able to scale to large hypergraphs with runtime
that is practically linear wrt. the number of nodes in the graph after a
preprocessing step that is almost linear in the number of hyperedges, as well
as a scalable sampling algorithm. Our inference algorithm is capable of
learning embeddings that correspond to the reputation (rank) of a node within
the hypergraph. We also give theoretical bounds on the size of the core of
hypergraphs generated by our model. We experiment with hypergraph data that
range to $\sim 10^5$ hyperedges mined from the Microsoft Academic Graph, Stack
Exchange, and GitHub and show that our model outperforms baselines wrt.
producing good fits.
- Abstract（参考訳）: コア周辺構造に対するランダムなハイパーグラフモデルを提案する。
モデルの十分な統計量を活用することで,実際に線形wrtである大規模ハイパーグラフにスケール可能な,新しい統計的推論アルゴリズムを開発した。
ハイパーエッジの数でほぼ直線的な前処理ステップ後のグラフ内のノード数と、スケーラブルなサンプリングアルゴリズム。
我々の推論アルゴリズムはハイパーグラフ内のノードの評判(ランク)に対応する埋め込みを学習することができる。
また、モデルによって生成されるハイパーグラフのコアのサイズに関する理論的境界を与える。
私たちは、microsoft academic graph、stack exchange、githubから抽出された$\sim 10^5$のハイパーエッジまでのハイパーグラフデータを実験し、我々のモデルがベースラインのwrtよりも優れています。
適合性が良い。
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